Общая оценка адекватности регрессионной модели по F-критерию Фишера
Общая оценка адекватности регрессионной модели по F-критерию Фишера - Лабораторная Работа, раздел Транспорт, Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel Адекватность Построенной Регрессионной Модели Фактическим Данным (...
Адекватность построенной регрессионной модели фактическим данным (xi, yi) устанавливается по критерию Р.Фишера, оценивающему статистическую значимость (неслучайность) индекса детерминации R2.
Рассчитанная для уравнения регрессии оценка значимости R2 приведена в табл.2.6 (термин "Значимость F") в ячейке F86.Оценка может иметь формат mE-p,тогда она должна быть приведена к виду m*10-p.(Cм. Примечание 1 к п. 5.1.1).
Если она меньше заданного уровня значимости α=0,05, то величина R2 признается неслучайной и, следовательно, построенное уравнение регрессии может быть использовано как модель связи между признаками Х и Y для генеральной совокупности предприятий отрасли.
Вывод:
Рассчитанный уровень значимостиαр индекса детерминации R2 есть αр=……………… Так как он меньше(больше) заданного уровня значимости α=0,05, то значение R2 признается типичным (случайным) и модель связи между признаками Х и Y ……………………применима (неприменима) для генеральной совокупности предприятий отрасли в целом.
О Т Ч Е Т... о результатах выполнения... компьютерной лабораторной работы Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel...
Постановка задачи
При проведении статистического наблюдения за деятельностью предприятий корпорации получены выборочные данные о среднегодовой стоимости основных производственных фондов и выпуске продукции за год по
Задача 1.
Вывод:
Количество аномальных единиц наблюдения (табл.2) равно ............., номера предприятий ...........................................................................
Асимметричность
Значения выборочных показателей представлены в табл. 8.
Таблица 8
Описательные статистики выборочной совокупности
Обобщающие статистические пока
Задача 3.
3а). Степень колеблемости признака определяется по значению коэффициента вариации Vsв соответствии с оценочной шкалой колеблемости признак
Постановка задачи статистического исследования
Корреляционно-регрессионный анализ взаимосвязи признаков является составной частью проводимого статистического исследования деятельности 30-ти предприятий и частично использует результаты ЛР-1.
Регрессионные модели связи
Вид уравнения
Уравнение регрессии
Индекс
детерминации R2
Полином 2-го порядка
Постановка задачи статистического исследования
В процессе статистического изучения деятельности одного из предприятий получены данные о годовом выпуске продукции (в стоимостном выражении) за шестилетний период, а также данные о выпуске продукци
Задача 1.1.
Аналитические показатели рядов динамики строятся на основе сравнения двух уровней ряда. Используют два способа сравнения уровней:
1) базисный способ, при котором каждый после
Задача 1.2.
В табл.3.2 приведены данные, характеризующие динамику изменения уровней ряда за отдельные периоды времени. Для обобщающей оценки изменений уровней ряда за весь ра
Задача 2.1.
Прогнозирование уровня ряда динамики с использованием среднего абсолютного прироста и среднего темпа роста осуществляется соответственно по формулам:
Задача 2.2.
Прогнозирование выпуска продукции предприятием на год вперёд методом аналитического выравнивания ряда динамики по прямой, параболе и степенной функции выполнено с использова
Задача 3.1.
Значения скользящей средней, полученные на основе трёхзвенной скользящей суммы, представлены в табл.3.5.
Таблица 3.5
Вывод:
Анализ данных табл.3.5 показы
Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Новости и инфо для студентов